Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Coating Zn formation during hot dip galvanizing

Kopyciński D., Guzik E., Wołczyński W.

Inżynieria Materiałowa

|

2008

|

Vol. 29, nr 4

289-292

EN

The studies aimed at an analysis of the formation and growth kinetics of zinc coating on reactive silicon-killed steels in a zinc bath. The growth kinetics of the produced zinc coatings was evaluated basing on the power-law growth equation. As regards galvanizing of the surface of products, investigation was done for various steel grades and ductile iron taking into account the quality and thickness of coating. It has been proved that the chemical constitution of basis significantly influences the kinetics of growth of the individual phases in a zinc coating. This relationship was evaluated basing on the, so called, silicon and phosphorus equivalent E=(Si+2.5P) 103 and coating thickness dependences were obtained.

PL

Badania pozwoliły opisać mechanizm kształtowania się powłoki cynkowej i kinetykę jej wzrostu na stalach o wysokiej zawartości krzemu i fosforu oraz na powierzchni odlewów z żeliwa sferoidalnego podczas procesu cynkowania ogniowego. Kinetykę wzrostu otrzymanych powłok cynkowych oceniono przy wykorzystaniu zapisu prawa wzrostu. Przedmiotem badań były różne gatunki stali oraz żeliwo sferoidalne, w aspekcie jakości i grubości powłok. Wykazano, że skład chemiczny podłoża wpływa istotnie na kinetykę wzrostu poszczególnych faz powłoki cynkowej. Ocenę powyższego wpływu przeprowadzono na podstawie współczynnika E, tzw. równoważnik krzemu i fosforu w postaci - E= (Si+2.5P) 103.

2

Kształtowanie powłoki cynkowej na powierzchni odlewów armatury przemysłowej z żeliwa sferoidalnego

Kopyciński D., Guzik E., Wołczyński W.

Inżynieria Materiałowa

|

2006

|

Vol. 27, nr 5

1081-1084

PL

Badania opisują mechanizm kształtowania powłoki cynkowej podczas procesu cynkowania ogniowego na podłożu żelaza oraz odlewów żeliwnych. W pracy przedstawiono wzrost warstwy Fe-Zn na powierzchni żelaza armco oraz odlewów z żeliwa sferoidalnego gatunku EN-GJS-400-15 podczas procesu cynkowania. Wykazano, że skład chemiczny podłoża istotnie wpływa na kinetykę wzrostu i budowę warstwy Fe-Zn. Ocenę powyższego wpływu przeprowadzono przy wykorzystaniu parametru E = Si+2.5P. Ponadto przedstawiono szczegółową analizę składu chemicznego warstwy Fe-Zn powłoki cynkowej, co pozwoliło ujawnić wzrost palisadowej odmiany fazy delta.

EN

Research describes the mechanism of zinc coating formatting during the hot galvanizing process at the basis of iron and iron casting. The subject of investigation was iron and ductile cast iron in aspect of quality and thickness X of zinc coatings. It is shown that chemical composition of the basis has a fundamental influence on kinetics of growth and a structure of Zn-Fe layer. The effect was evaluated by using parameter E = Si+2.5P. The detailed analysis of the chemical composition of Fe-Zn layer was also shown. The results allowed to discover the palisade delta phase.

3

Algorytm ekstrakcji wiedzy z sieci neuronowej na przykładzie procesu cynkowania ogniowego

Golak S., Grosman F., Wieczorek T.

Informatyka w Technologii Materiałów

|

2003

|

T. 3, Nr 2

72-78

PL

Omówiony algorytm ekstrakcji wiedzy z nauczonej sieci neuronowej pozwala interpretować działanie modeli neuronowych realizujących regresję uogólnioną. Opisane narzędzie może być stosowane dla dowolnej sieci MLP, jeżeli wszystkie jej neurony realizują podwójnie różniczkowalną funkcję przejścia. Miary istotności Ia i synergiczności S ab pozwalają w większości rzeczywistych procesów scharakteryzować oddziaływanie parametrów wejściowych. Procesy, w których kierunki wzajemnego oddziaływania parametrów i wpływu na wyjście są różne w poszczególnych obszarach przestrzeni atrybutów mogą być opisane przy pomocy reguł wygenerowanych przy użyciu omówionego algorytmu genetycznego. Analiza procesu cynkowania ogniowego przy wykorzystaniu omówionej metody pozwoliła na uzyskanie informacji o istotności oraz kierunku oddziaływania poszczególnych parametrów procesu. Natomiast analiza synergiczności dla tego procesu nie wskazała na występowanie synergii pomiędzy parametrami technologicznymi uwzględnianymi przez model neuronowy.

EN

One of the major disadvantages of neural networks is that they can be considered as black boxes, since no satisfactory explanation of their work. A method for the analysis of regression neural networks, which provides physical interpretation of examined processes, is described in the paper. Method was verified on a base of test and empirical data of hot-dip zinc coating process.